什麼是「美國CFIUS」？
美國CFIUS又稱為美國外資投資委員會（Committee on Foreign Investment in the United States），其依據1950年國防製造法（Defense Production Act of 1950）第721款The Exon-Florio修正案，授權組成的政府委員會。
美國外資投資委員會CFIUS的主要任務，在於審查外資併購交易，以防外國人透過跨國企業併購方式，控制美國企業，危及國家經濟與軍事安全並導致本國高科技技術外流。
美國在2007年簽署「外國投資和國家安全法」（The Foreign Investment and National Security Act of 2007，簡稱FINSA），該法案針對外國投資安全審查項目，包括加強國家安全概念、完善CFIUS審查與監督職責等。
近期，新的立法提案方向為「外國投資風險審查現代化法案」（the Foreign Investment Risk Review Modernization Act of 2017，簡稱FIRRMA）。此法案目標是推展CFIUS現代化改革，限制外資對美國科技公司和基礎設施的投資，以維護國家安全。該法案將帶給國會、外商投資及CFIUS的監管環境顯著改變，具體內容包括擴大CFIUS管轄權與權力、擴大對美國關鍵技術與基礎設施投資審查、增加國家安全風險考量因素等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
美國參議院於2015年10月27號通過網路安全資訊共享法（Cybersecurity Information Sharing Act; CISA）。本案以74票對21票通過，今年稍早眾議院通過類似法案，預計接下來幾周送眾議院表決。歐巴馬政府及兩院議員已就資訊共享法案研議多年，目前可望兩院就立法版本達成一致而立法成功。 主導本案的參議院情報委員會（Intelligence Committee）主席Richard Burr於法案通過後發表聲明表示，「這個作為里程碑的法案最終會更周全地保護美國人的個資不受外國駭客侵害。美國商業與政府機構遭受以日計的網路攻擊。我們不能坐以待斃」。副主席Sen. Feinstein於肯定法案對網路安全的助益之外，認為「我們在杜絕隱私憂慮的方面上盡了所有努力」。 CISA授權私人機構於遭受網路攻擊，或攻擊之徵兆（threat indicators）時，基於網路安全的目的，立即將網路威脅的資訊分享給聯邦政府，並且取得洩漏客戶個資的責任豁免權。基於同樣的目的，私人機構也被授權得以監視其網路系統，甚至是其客戶或第三人的網路。但僅以防禦性措施為限，並且不得採取可能嚴重危害他人網路之行動。相對於此，聯邦政府所取得該等私人機構自發性提供的網路威脅資訊，係以具體且透明的條款規制。此外，國土安全部（Department of Homeland Security）於符合隱私義務方針的方式下，管理電子網路資訊得以共享給其他合適的聯邦機構。檢察總長及國土安全部門秘書並建立聯邦政府接收、共享、保留及使用該等網路資訊的要件，以保護隱私。 相對於此，許多科技公司對此持反對態度，例如蘋果與微軟。隱私支持者更是於法案通過前後呼籲抵制，稱其為監視法。主要的論點圍繞在企業洩漏個資訊的寬鬆免責條款，這將會促使隱私憂慮。另一方面，法案反對者也不信任聯邦政府機構將會落實隱私保護，FBI、國家安全局（National Security Agency, NSA）及國家安全部則樂於輕易地取得、共享敏感的個資而不刪除之。 這些憂慮或許可以由法案投票前，網路法及網路安全學者共同發出的公開信窺知。「整體來說，（CISA）對有缺陷的網路安全中非常根本但真切的問題一無所助，毋寧僅是為濫權製造成熟的條件」。信中提到，該法案使聯邦機構得近用迄今為止公眾的所有資訊，並且對公司授權的範圍無明確界線，使公司對判斷錯誤的可能性毫無畏懼。這對於網路安全沒有幫助，方向應該是引導各機構提高自身的資訊安全及良好管理。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
間隙網路社會之推動－以歐盟資通訊法制政策之發展為例 美國明尼亞波利斯市禁止政府部門使用人臉辨識技術美國明尼蘇達州明尼亞波利斯市的市議會鑑於人臉辨識技術有可靠性的疑慮，以及對有色人種有潛在的傷害，該議會於2021年2月12日通過修正《明尼亞波利斯條例》（Minneapolis Code of Ordinances）關於資訊治理（Information Governance）的部分，新條例規定除有例外情形，禁止政府部門採購人臉辨識技術及使用從該技術獲得之資訊。明尼亞波利斯是繼波士頓、舊金山、奧克蘭等，新加入禁用人臉辨識技術的城市。 新條例是由該市市議會議員Steve Fletcher倡議，其指出市民擔心在未得其同意時使用人臉辨識技術進行監視，是否會侵害市民的隱私權。此外，根據研究亦顯示人臉辨識技術仍存在瑕疵，尤其是辨別婦女、兒童和有色人種的錯誤率相當高，而不正確的識別，恐怕讓弱勢者受到更不利的對待。 明尼亞波利斯市以明尼蘇達州《明尼蘇達政府資料應用法》（Minnesota Government Data Practices Act）中所定資料隱私原則，作為制定新條例的基礎，規定在蒐集有關個人資料時應考慮並重視個人隱私，包含僅在具備理由時始得蒐集資訊，並且就蒐集的內容與原因保持透明。再者，新條例要求在市議會設置專門的委員會，市政府應向該委員會提出書面報告，說明新條例遵守的情形，以及追蹤及報告違反的情形及賠償措施。惟隨著技術和情事的變化，政府部門可能有使用人臉辨識技術的需求，就此，新條例規定政府部門需向市議會解釋使用該技術的必要性、說明如何使用該技術及所獲取之資訊、對技術及所獲取之資訊進行監管的計畫，市議會依規定應召開公聽會。若例外情形符合消除歧視、保護隱私、透明與公眾信任的目標，市議會則可同意政府部門使用人臉辨識技術，或要求政府部門修正前述監管計畫，作為市議會同意的條件。